Dataset Previews
First, initialize by adding tools and declare floating type
using GriddingMachine
using PkgUtility
using Plots
using Plots.PlotMeasures
ENV["GKSwstype"]="100";
FT = Float32;
# use this to fix the problem in generated preview.jl file
F1 = joinpath(@__DIR__, "../../Artifacts.toml");
F2 = joinpath(@__DIR__, "../../../Artifacts.toml");
GRIDDINGMACHINE_ARTIFACTS = (isfile(F1) ? F1 : F2);
predownload_artifact.(["GPP_MPI_v006_1X_8D", "GPP_VPM_v20_1X_8D",
"NPP_MODIS_1X_1Y", "canopy_height_20X_1Y",
"clumping_index_12X_1Y", "clumping_index_2X_1Y_PFT",
"land_mask_ERA5_4X_1Y", "leaf_area_index_4X_1M",
"leaf_chlorophyll_2X_7D", "leaf_traits_2X_1Y",
"river_maps_4X_1Y", "SIF_TROPOMI_740_1X_1M",
"surface_data_2X_1Y", "tree_density_12X_1Y",
"wood_density_2X_1Y"],
GRIDDINGMACHINE_ARTIFACTS);#=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.1% 0.6% #### 5.6% ############## 20.1% ######################## 33.7% ################################ 45.4% ###################################### 53.3% ############################################ 61.6% ################################################### 71.5% ######################################################## 78.7% ############################################################ 84.5% ################################################################ 89.3% ################################################################### 93.4% ###################################################################### 97.3% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # 0.0% 0.2% # 1.5% #### 6.5% ######## 12.0% ############ 17.2% ################ 23.3% ##################### 30.5% ########################### 38.5% ################################# 47.1% ######################################## 56.3% ############################################### 66.5% ####################################################### 77.6% ############################################################# 85.4% ################################################################### 93.4% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # # 2.5% ############ 17.8% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # -=#=# # # -=O#- # # # -=O=# # # # -=O=-# # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # -=O=- # # # # 1.2% ######### 13.2% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # # 2.0% ############## 19.5% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ## 3.0% ################################### 49.5% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # 1.0% ######### 12.7% ############################################ 62.2% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # 0.7% #### 6.9% ########################################### 60.7% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # 1.0% ######### 12.7% ################################################################ 89.7% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # 0.2% ### 4.6% ###################### 30.6% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # 0.1% # 1.6% ######## 12.4% ################################# 46.5% ###################################################### 75.6% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # 0.0% 0.3% # 2.4% ##### 7.4% ######### 13.0% ############# 18.9% ################# 24.6% ###################### 31.1% ######################### 35.7% ############################# 40.3% ################################ 45.5% #################################### 50.6% ######################################## 55.8% ########################################### 60.6% ############################################## 65.2% ################################################# 68.4% #################################################### 72.2% ##################################################### 75.0% ######################################################## 77.9% ########################################################## 80.6% ########################################################### 82.7% ############################################################### 88.6% ################################################################# 90.6% ################################################################## 92.1% ################################################################### 93.7% #################################################################### 95.2% ##################################################################### 96.9% ###################################################################### 98.5% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # 0.1% ## 3.1% ####################### 32.0% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # ######### 13.2% ######################################################################## 100.0%
Then, define a function to plot the dataset
function preview_data(ds::GriddedDataset{FT}, ind::Int)
# preview data
return heatmap(view(ds.data,:,:,ind)',
origin="lower",
aspect_ratio=1,
xticks=[],
yticks=[],
c=:viridis,
size=(700,300),
framestyle=:none)
end
function preview_data(ds::GriddedDataset{FT}, ind::Int, clim::Tuple)
# preview data
return heatmap(view(ds.data,:,:,ind)',
origin="lower",
aspect_ratio=1,
xticks=[],
yticks=[],
c=:viridis,
clim=clim,
size=(700,300),
framestyle=:none)
endpreview_data (generic function with 2 methods)
Leaf level datasets
Leaf chlorophyll content
LCH_LUT = load_LUT(LeafChlorophyll{FT}());
mask_LUT!(LCH_LUT, FT[0,Inf]);
LCH_LUT = regrid_LUT(LCH_LUT, Int(size(LCH_LUT.data,2)/180));
anim = @animate for i ∈ 1:size(LCH_LUT.data,3)
preview_data(LCH_LUT, i, (0,80));
end
gif(anim, fps=5)Leaf nitrogen content
LNC_LUT = load_LUT(LeafNitrogen{FT}());
mask_LUT!(LNC_LUT, FT[0,Inf]);
LNC_LUT = regrid_LUT(LNC_LUT, Int(size(LNC_LUT.data,2)/180));
preview_data(LNC_LUT, 1)
Leaf phosphorus content
LPC_LUT = load_LUT(LeafPhosphorus{FT}());
mask_LUT!(LPC_LUT, FT[0,Inf]);
LPC_LUT = regrid_LUT(LPC_LUT, Int(size(LPC_LUT.data,2)/180));
preview_data(LPC_LUT, 1)
Specific leaf area
SLA_LUT = load_LUT(LeafSLA{FT}());
mask_LUT!(SLA_LUT, FT[0,Inf]);
SLA_LUT = regrid_LUT(SLA_LUT, Int(size(SLA_LUT.data,2)/180));
preview_data(SLA_LUT, 1)
Vcmax
VCM_LUT = load_LUT(VcmaxOptimalCiCa{FT}());
mask_LUT!(VCM_LUT, FT[0,Inf]);
VCM_LUT = regrid_LUT(VCM_LUT, Int(size(VCM_LUT.data,2)/180));
preview_data(VCM_LUT, 1)
Stand level datasets
Canopy height
CHT_LUT = load_LUT(CanopyHeightGLAS{FT}());
mask_LUT!(CHT_LUT, FT[0,Inf]);
CHT_LUT = regrid_LUT(CHT_LUT, Int(size(CHT_LUT.data,2)/180));
preview_data(CHT_LUT, 1)
Clumping index
# global clumping index
CLI_LUT = load_LUT(ClumpingIndexMODIS{FT}(), "12X", "1Y");
mask_LUT!(CLI_LUT, FT[0,1]);
CLI_LUT = regrid_LUT(CLI_LUT, Int(size(CLI_LUT.data,2)/180));
preview_data(CLI_LUT, 1, (0.4,1))
# global clumping index per PFT
CLI_LUT = load_LUT(ClumpingIndexPFT{FT}());
mask_LUT!(CLI_LUT, FT[0,1]);
CLI_LUT = regrid_LUT(CLI_LUT, Int(size(CLI_LUT.data,2)/180));
anim = @animate for i ∈ 1:size(CLI_LUT.data,3)
preview_data(CLI_LUT, i, (0.4,1));
end
gif(anim, fps=1)Gross primary productivity
# GPP MPI
anim = @animate for year ∈ 2001:2019, i ∈ 1:46
GPP_LUT = load_LUT(GPPMPIv006{FT}(), year, "1X", "8D");
mask_LUT!(GPP_LUT, FT[-100,Inf]);
preview_data(GPP_LUT, i, (0,10));
end
gif(anim, fps=20)